我正在处理KITTI数据集
我已经下载了对象数据集（左和右）和对象集的相机校准矩阵。
我想使用立体声信息
但我不知道如何获得这两个相机的固有矩阵和R|t矩阵。我不明白校准文件是什么意思。
校准文件的内容：
P0:
7.070493000000e+02 0.000000000000e+00 6.040814000000e+02 0.000000000000e+00
0.000000000000e+00 7.070493000000e+02 1.805066000000e+02 0.000000000000e+00
0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 1.000000000000e+00 0.000000000000e+00
P1:
7.070493000000e+02 0.000000000000e+00 6.040814000000e+02 -3.797842000000e+02
0.000000000000e+00 7.070493000000e+02 1.805066000000e+02 0.000000000000e+00
0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 1.000000000000e+00 0.000000000000e+00
P2:
7.070493000000e+02 0.000000000000e+00 6.040814000000e+02 4.575831000000e+01
0.000000000000e+00 7.070493000000e+02 1.805066000000e+02 -3.454157000000e-01
0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 1.000000000000e+00 4.981016000000e-03
P3:
7.070493000000e+02 0.000000000000e+00 6.040814000000e+02 -3.341081000000e+02
0.000000000000e+00 7.070493000000e+02 1.805066000000e+02 2.330660000000e+00
0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 1.000000000000e+00 3.201153000000e-03
R0_rect:
9.999128000000e-01 1.009263000000e-02 -8.511932000000e-03
-1.012729000000e-02 9.999406000000e-01 -4.037671000000e-03
8.470675000000e-03 4.123522000000e-03 9.999556000000e-01
Tr_velo_to_cam:
6.927964000000e-03 -9.999722000000e-01 -2.757829000000e-03 -2.457729000000e-02
-1.162982000000e-03 2.749836000000e-03 -9.999955000000e-01 -6.127237000000e-02
9.999753000000e-01 6.931141000000e-03 -1.143899000000e-03 -3.321029000000e-01
Tr_imu_to_velo:
9.999976000000e-01 7.553071000000e-04 -2.035826000000e-03 -8.086759000000e-01
-7.854027000000e-04 9.998898000000e-01 -1.482298000000e-02 3.195559000000e-01
2.024406000000e-03 1.482454000000e-02 9.998881000000e-01 -7.997231000000e-01
从自述文件，
传感器校准zip档案包含文件，将矩阵存储在行对齐顺序，这意味着第一个值对应于第一行：
calib_cam_to_cam.txt：相机到相机校准
- S_xx:校正前图像xx的1x2大小
- K_xx:3x3摄像机xx校正前的校准矩阵
- D_xx:1x5摄像机xx校正前的失真矢量
- R_xx:3x3摄像机旋转矩阵xx（外部）
- T_xx:3x1摄像机xx的平移矢量（外部）
- S_rect_xx:校正后的图像xx的1x2大小
- R_rect_x:3x3校正旋转使图像平面共面
- P_rect_xx:3x4校正后的投影矩阵
注意：使用此数据集时，您很可能只需要访问P_rect_xx，因为该矩阵对于经校正的图像序列是有效的。维护
请参阅https://medium.com/test-ttile/kitti-3d-object-detection-dataset-d78a762b5a4
Px矩阵将一个点投影到校正的参考相机中坐标到camera_x图像。camera_0是参考相机坐标R0_rect是参考的整流旋转坐标（校正使多个相机的图像位于相同的计划）。Tr_velo_to_cam将点云中的点坐标映射到参考坐标。
将在这里进行2次测试。第一个测试是投影三维边界框从标签文件到图像。第二个测试是投射点对点云坐标到图像。代数简单如下。第一个方程用于在参考相机中投影3D束盒坐标为camera_2图像。第二个方程式显示了一条velodyne坐标点输入camera_2图像。
y_image = P2 * R0_rect * R0_rot * x_ref_coord y_image = P2 * R0_rect * Tr_velo_to_cam * x_velo_coord在上面的例子中，R0_rot是从对象映射的旋转矩阵坐标到参考坐标"